nn.GRU参数设置的意义

引用\[2\]和\[3\]提供了关于nn.GRU参数设置的一些信息。根据引用\[2\]，参数c_0是一个格式为(num_layers * num_directions, batch, hidden_size)的张量，其中num_layers表示隐层的层数，num_directions表示方向数，batch表示批次大小，hidden_size表示隐层输出特征的长度。这个参数用于初始化GRU模型的隐藏状态。引用\[3\]中提供了相同的信息。因此，nn.GRU参数设置的意义是为了确定GRU模型的隐藏状态的初始值，以便在训练和推理过程中使用。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [[Pytorch系列-54]：循环神经网络 - torch.nn.GRU（）参数详解](https://blog.csdn.net/HiWangWenBing/article/details/121645435)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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